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深度学习扩展机器视觉的力量

人工智能,尤其是深度学习正变得越来越强大。 深度学习解决方案可以满足非常具体的要求。

在机器视觉中,深度学习可实现越来越多以前无法实现的应用程序。 而且,可以显着提高现有应用程序的性能。 特别是在数据分类领域,深度学习是一种非常有效的技术。 许多行业和部门已经从新机遇中受益,例如农业,机械工程,制药,物流等。

MVTec 软件产品提供了大量基于深度学习技术的算子,功能和方法,或者允许客户在自己的应用程序中使用深度学习技术。 在下面,您可以看到一些我们成功使用深度学习的应用示例:

了解更多深度学习方法

了解深度学习与传统机器学习的区别

如何开始深度学习

应用实例

物流与仓储

无论您需要分类包装还是控制无人搬运车,深度学习解决方案都可以使您更快,更经济地解决机器视觉任务。
 

示例:识别清空的机架

已实施的基于深度学习的解决方案可处理 2D 图像数据,并用 3D 传感器代替了复杂的硬件设置。 这加快了分类过程并降低了成本。

农业与食品

从分类水果,喂食动物,采摘成熟的蔬菜,将水果封装或生产冷冻食品 – 无论是在温室中,在田间,在谷仓中还是在生产工厂中,深度学习技术将增强您的自动化能力。

示例识别植物

通过深度学习,编程新植物类型的速度可以是以前的两倍。 此外,错误率显着降低。

电子与半导体

 机器视觉在例如电子元件的识别和检查中起着重要作用。 通过深度学习,可以自动执行以前手动执行的复杂检查任务。

示例:电路板印制质量检查

借助深度学习,可以显着加快不同电路板零件的好坏图像的分类。

医药行业

如果您正在寻找一种将质量控制提升到更高水平的工具,那么深度学习技术是正确的选择。 无论您需要检测药丸上的缺陷,正确地对药片进行分类,填充,检查或包装瓶子或标签,深度学习的机器视觉都可以改善您的流程。

示例: 检测药片上的缺陷

新出现的缺陷可以通过自动训练被检测到,这意味着可以节省大量时间和成本。

应用实例

阅读该技术相关成功案例.

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